10min勉強会の導入と、運用改善をふり返る。 - Gaudiy Tech Blog
こんにちは。エンタメ領域のDXを推進するブロックチェーンスタートアップ、Gaudiyでフロントエンドエンジニアをしているkodai（@r34b26）です。 色んなアドベントカレンダーをみながら、もう2021年が終わるのか…という実感が湧いてきました。 今回は、約2ヶ月前から開発チームで取り入れた「10min勉強会」について、その運用と改善の道のりを振り返ってみたいと思います。 勉強会がなかなか続かなかったり、チーム間のコラボレーションを促したい方にかなりオススメなので、よければご参考ください！ 1. 10min勉強会を導入した背景 2. 運用のはじまり 3. つまずいたポイントと改善プロセス 3-1. 発表用の資料をつくらず、書記を立てる 3-2. ネタぎれ防止とkaizenをセットにする 4. 10min勉強会を運用してみての変化 5. さいごに 1. 10min勉強会を導入した背景 元
クラウドエンジニア(AWS)ロードマップ2021 - Qiita
お知らせ 2022年初頭に本記事を元にしたAWS書籍が技術評論社より全国出版決定いたしました。 関係者各位のご協力に深く感謝いたします。 タイトル：AWSエンジニア入門講座――学習ロードマップで体系的に学ぶ 本書籍出版までの制作プロセス、チーム執筆の方法論などをまとめました チームで技術書を出版して学べた共同執筆メソッド はじめに インフラ初学者がAWSを用いた設計・構築レベルに到達するため、学習の全体像をロードマップ図にまとめました。 背景 パブリッククラウド全盛期においてAWSは全エンジニアにとって「常識」となりました。 しかしながら、情報過多によってAWS学習に必要な情報がネット上のノイズに埋もれてしまい、初学者の直感による判断が誤った学習に行き着くこともあります。 このロードマップはAWS学習の全体像を俯瞰でき、パブリッククラウドを用いた設計・構築レベルに到達するまで導く体系的なス
Amazon DevOps Guru が一般サービス提供開始となり東京リージョンでもお使いいただけます | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon DevOps Guru が一般サービス提供開始となり東京リージョンでもお使いいただけます みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン、シニアエバンジェリストの亀田です。 2020年の re:Invent でアナウンスされた Amazon DevOps Guru が一般サービス提供開始となり、東京リージョンでもご利用いただけますのでお知らせいたします。 DevOps Guru はアプリケーションの可用性を向上させる 機械学習 駆動のクラウドオペレーションサービスであり、これを用いることでアプリケーションの運用パフォーマンスと可用性を簡単に向上させることができます。機械学習が通常の運用パターンを学習し、そこから逸脱した動作を検出し、迅速に運用上の問題を特定することができます。例えば、異常なアプリケーションの動作となる
画像検索システム再設計のお話 | メルカリエンジニアリング
こんにちは。メルカリの画像検索チームでTech Leadをしています葛岡です。 今回は、メルカリのMLシステムの中で一、二を争う複雑なシステムである画像検索の基盤を再設計し、経済的にも技術的にもみんなが幸せになったお話をしたいと思います。 画像検索ってなぁに？ その名の通り、画像をベースに視覚的に似ている商品を検索する機能です。この機能は２年ほど前にリリースされていて、すでにiOSバージョンのメルカリではご利用いただけます。 当時のシステムはブログ記事になっているので、ご確認ください。 再設計？なにそれ？おいしいの？ さてこの機能を支えるシステムですが、当時開発されて以来、大きな再設計などは特になく、つい最近まで運用されていて、画像検索やその他のメルカリサービスでも内部的に呼ばれていて、プラットフォーム的な立ち位置を担っていました。 画像検索は定期的に新しい画像インデックスを構築するのです
ベストプラクティスに辿り着く一番効率の良い方法｜近藤 誠司
人はなぜベストプラクティスを求めるのでしょうか？ その心情を考えてみると「無駄なことをしたくない」「ミスしたくない」「余計なコストをかけたくない」「最短の時間で最高の結果を手に入れたい」といったところでしょうか。 先行して誰かが試してくれたのであれば、その経験を元にしてミスなく安全に素早く物事を進めたい。 私もものぐさで我が身可愛い人間なので、気持ちはよくわかります。 ただし、前提として理解しておかなければならないことは、最新技術にベストプラクティスは存在しないということです。 最新技術はまだあまり使われていないので、当たり前といえば当たり前です。 このあたりは、以下の深津 貴之さんのNote記事が参考になります。 ビジネスの競争領域における最新技術を使ったサービスの場合、リリースして世界をどのように変えるのかといったビジョンや、機能や仕様から想像力を働かせて新たな運用を考えていかなければ
Kubernetes、やめました | 外道父の匠
最近 Kubernetes 全然触ってねーなって思ってたところに、『6年ぶりぐらいにクラウド使った結果、Kubernetes以外のマネージドサービスとか基本要らなくない？となった話 – データエンジニアの酩酊日記』を見つけて、自分と異なる立場によるコンテナシステムへの感想を興味深く読ませていただきました。 Kubernetes を推す人がいる一方で、ここには昨夏『Kubernetes、はじめました』と言っておきながら今年に入って全然触らず、ECSを使ったシステムばっか手掛け、Kubernetes いらなくね？って思う人もいるわけで。これはいったいどういうことでしょう、と雑感タイムです。 どうしてコンテナシステムで迷うのか 最初に断っておきたいのは、以下 Kubernetes を否定したり腐すような意図は全くなく、なんでやろ？って自身に問いかけた私見です。やめました、と言ってもウチで今も使っ
Ubuntu 19.10登場、ルートパーティションでZFSをサポート
英国Canonicalは10月17日(現地時間)、「Ubuntu 19.10 delivers Kubernetes at the edge, multi-cloud infrastructure economics and an integrated AI/ML developer experience｜Ubuntu」において、Linuxディストリビューション「Ubuntu」の最新版となる「Ubuntu 19.10」の公開を伝えた。 インストーラは「Get Ubuntu | Download | Ubuntu」などからダウンロード可能。Ubuntu 19.10は長期サポート対象ではなく、安定した運用を求める場合にはさらに半年後にリリースが予定されている「Ubuntu 20.04 LTS」を選択する方がよいと見られる。 Ubuntu 19.10デスクトップサンプル - 資料: Canoni
機械学習エンジニアとして雇ってください！｜ぺねら｜note
転職活動中です。私のスペックと会社に求めることを記載します。 もし、興味を持たれたら末尾の連絡先にDMいただけると嬉しいです。 私のスペック現職：新卒入社2015年4月～ 通信系SIerでシステムエンジニアをしています。 顧客：外資保険会社、公共機関、通信会社 経験：運用保守、運用設計、要件定義、設計、構築、提案、開発 役割：リーダー(手を動かしながらマネジメントもする) 年収：600万円(もろもろ込み) どんなことをしてきたか文系からSIerに入社したため、0から学習しひたすら身に着けました。 業務の実行・資格の取得(基本情報,応用情報,ITIL Foundation)を通し、チームのリーダーとして認められ、業務効率化や技術の水平展開に取り組んでまいりました。 情報収集していく中で機械学習に面白さを感じ、独学でOutputをしています。 機械学習関連で実施してきたことOutput ・Qi
Ponanza開発者、山本一成氏が語る強化学習とA/Bテスト運用の舞台裏
Ponanzaにおける強化学習とA/Bテスト運用 山本一成氏（以下、山本）：山本一成と申します。よろしくお願いします。 ありがとうございます。ここからはややガチめなエンジニアの話です。まず確認したいんですが、エンジニアとかプログラマーって人はどれくらいいるんですかね？ （会場挙手） あ、けっこういるのか！ 安心した（笑）。 私、10年くらい将棋のプログラムを作ってきて、最初はまったくのど素人から始めたんですけど、いろいろやっていく中で、現代にも通じるようなさまざまな運用とかが出てきたんですね。そのへんをみなさんと共有できればと思っています。 まず最初のスライド、さっそく手書きでやる気がない感じですが（笑）。将棋のプログラムってどんなもの？ という話です。将棋も囲碁も、大雑把にいうと、2つの要素があります。1つは探索です。つまり、先を読むということですね。 先を読むと強いです。みなさんもそん
機械学習を活用して見えないインフラ障害を検知――九州のISPサービスを担う、QTnet運用エンジニアの挑戦
機械学習を活用して見えないインフラ障害を検知――九州のISPサービスを担う、QTnet運用エンジニアの挑戦：＠ITソフトウェア品質向上セミナー2018 九州のISPサービスを担う、QTnet運用エンジニア木村氏は、ITインフラの監視に機械学習を活用し、これまで見えていなかった異常の検知や予測に取り組んでいる。「機械学習に関しては、ほぼど素人の取り組みだが、ソフトウェア開発に活用する際のヒントになれば」と謙遜しながら、その歩みを紹介した。 九州電力グループの電気通信事業者としてITサービス、インターネット接続サービスを提供しているQTnetでは、ITインフラの監視に機械学習を活用し、これまで見えていなかった異常の検知や予測に取り組んでいる。 ＠ITが2018年12月14日に開催した「＠IT ソフトウェア品質向上セミナー AI／機械学習、自動化で開発現場にも訪れるシンギュラリティにどう備えるか
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クラウドのシステム運用技術に機械学習を応用する研究 / CLOUD AI
機械学習によって「SEO」と「デジタル広告」はどう変わった？ 担当者が知っておきたい現実と未来 | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2019 Autumn